Un ghid pentru dezvoltarea învățării automate de urmat în 2024

Ce îți vine în minte când citești despre Machine Learning? Dezvoltarea învățării automate este la fel de simplă ca o mașină care se concentrează pe învățare.

Dar se limitează definiția la această mică descriere?

Progresul tehnologic din industria digitală folosește algoritmi AI/ML. Și aceste tendințe și tehnologii au adus noi avantaje pentru industriile de afaceri din diferite sectoare.

Potrivit rapoartelor, dimensiunea pieței Machine Learning proiectează în jur de 31,36 miliarde USD pentru platformele globale până în 2028. Deci, aceste statistici indică utilizarea ridicată a tacticilor de învățare automată în diferite moduri.

Prin urmare, dacă doriți și să găsiți tendințe emergente de dezvoltare a învățării automate pe care să le includeți în afacerea dvs., accesați acest blog pentru a explora mai multe.

Prezentare generală a dezvoltării Machine Learning pe piața digitală

Inteligența artificială (AI) și Machine Learning (ML) sunt tehnologii predominante în sectoarele de afaceri. Cu toate acestea, Machine Learning este o parte a AI care permite mașinilor să învețe din datele lor anterioare. Deci, nu este nevoie să luați nicio decizie fără comenzi suplimentare. Algoritmii ML sunt cu mult dincolo de predicții. Conform rapoartelor, piața globală de dezvoltare a învățării automate va crește cu o rată CAGR de 38,8% până la 209,91 miliarde USD până în 2029.

Există, de asemenea, diverși algoritmi care sprijină procesul inteligent de luare a deciziilor. Deci, nu pentru organizațiile de afaceri, învățarea automată este esențială și pentru angajați. Pe măsură ce observăm o creștere a profesioniștilor ML, integrarea face totul ușor pentru echipa de management.

Importanța dezvoltării învățării automate

Potrivit unei vorbe celebre din zilele noastre, „Datele sunt bani”, a devenit un instrument puternic de secole. La început, participarea la hârtie a fost în tendințe, dar acum este momentul să pătrundem. Deci, trecerea de la practicile vechi la cele noi nu a fost un proces uriaș.

Cele mai recente decizii bazate pe date oferă afacerilor cel mai mult, de la venituri la profit și decizii pentru investitori. Învățarea automată este cheia pentru a debloca abilitățile viitoare ale unei firme de afaceri. De asemenea, le permite să rămână înaintea concurenților pe piața digitală în curs de desfășurare.

Avantajele integrării Machine Learning

1. Personalizare

Fiecare companie ar trebui să aibă identitatea sa unică de piață pentru a ajuta utilizatorii să se conecteze oricând cu ei. Aici, puteți utiliza tehnologia ML pentru a începe să vă conectați cu clienții. Fiind o tehnologie orientată spre viitor, ML oferă recomandări personalizate pentru utilizatori pentru a vă dezvolta afacerea în diferite rânduri.

2. Prognoza

Învățarea automată este cea mai bună tehnologie pentru a obține previziuni fără întreruperi despre orice folosește o companie. Vă ajută să obțineți informații despre evenimentele viitoare pentru a prezice tendințele viitoare de dezvoltare. Și anticiparea ajută la menținerea concurenței pe piața digitală. Prognoza vă permite chiar să combateți riscurile de afaceri.

3. Automatizare

Există momente în care sarcinile repetitive de afaceri devin agitate pentru oameni. Prin urmare, pentru a optimiza viteza și performanța procesului de afaceri, Machine Learning este cea mai bună alegere, deoarece se concentrează pe sarcini complexe într-un timp limitat. De asemenea, prin ML, puteți realiza procesarea seturilor de date pentru a obține rezultate precise la viteză mare.

Cazuri de utilizare ale dezvoltării învățării automate

Un utilizator online se confruntă cu învățarea automată într-un fel sau altul. Cele mai comune exemple includ recomandări de produse sau conținut. Indiferent dacă explorați motorul de căutare Google sau căutați un videoclip pe YouTube, știți că algoritmii ML vă ajută să alegeți.

Un alt exemplu implică asistenți virtuali precum Siri de la Apple, Alexa de la Amazon sau Asistentul Google. Ei se bazează pe recunoașterea automată a vorbirii (ASR) și pe recunoașterea vorbirii computerizate pentru a traduce cuvintele umane într-un format scris. Acum, puteți vedea, de asemenea, mai mulți chatboți pe site-uri web care vă permit să navigați mai bine și să răspundeți la întrebările clienților.

Știți despre GPT-3 de la Open AI? Este o rețea neuronală instruită pe articole în limba engleză și produce răspunsuri la solicitări text. Câteva utilizări mai specifice ale ML, care ajută companiile să aibă rezultate mai bune, sunt următoarele:

1. Comerț electronic și retail

Machine Learning prezice vânzările viitoare pentru a permite organizațiilor de afaceri să planifice veniturile, consumabilele și alți factori. De asemenea, tehnologia gestionează cantități mari de date, memorie și restricții de timp de calcul.

Proprietarii de afaceri pot folosi viziunea computerizată pentru personalizare și gestionarea inventarului. Machine Learning detectează frauda și angajează consumatorii în timp real pentru sisteme de recomandare pentru a personaliza serviciile de publicitate și prețuri.

2. E-learning

Învățarea automată revoluționează educația prin personalizarea experiențelor de învățare, îmbunătățirea rezultatelor studenților și optimizarea resurselor educaționale. Cu învățarea automată, puteți analiza cantități de date pentru a găsi tendințe și modele.

De asemenea, tehnologia permite educatorilor să instruiască cerințele elevilor și să ofere intervenții direcționate pentru cursanți. Învățarea automată poate automatiza și sarcinile administrative, cum ar fi programarea și notarea.

3. Asistență medicală

Machine Learning ajută organizațiile din domeniul sănătății să îmbunătățească tratamentul, diagnosticarea și experiența pacientului folosind asistenți vizuali, analiza imaginilor medicale și asistenta medicală virtuală.

Tehnologia de înaltă tehnologie ajută, de asemenea, la recunoașterea sunetului și a dezactivarii vorbirii în timpul operațiilor. Companiile de producție de medicamente folosesc învățarea automată pentru a descoperi medicamente în studiile de producție.

4. Finanțe

Companiile de servicii financiare folosesc Machine Learning pentru evaluarea riscurilor, servicii bancare personalizate, tranzacționare algoritmică, servicii pentru clienți și multe altele.

De asemenea, ajută la apărarea cardului de credit și la detectarea anomaliilor pentru a proteja împotriva fraudei.

5. Asigurare

Companiile de asigurări oferă clienților opțiuni în funcție de nevoile acestora și de experiențele altor utilizatori cu alte produse de asigurare.

Machine Learning beneficiază de procesarea daunelor și subscriere.

6. Lanțul de aprovizionare și logistică

Sistemele de învățare automată permit companiilor din logistică și lanțul de aprovizionare să îmbunătățească managementul traficului, productivitatea, optimizarea depozitelor și siguranța pasagerilor.

Tehnologia ML oferă, de asemenea, servicii precum monitorizarea traficului, asistență pentru șoferi, prognoze precise de întârziere și întreținere predictivă.

Beneficiile și provocările tehnologiei Machine Learning

Machine Learning oferă multe servicii necesare unei industrii și unei companii.

Mai mult.

Tehnologia găsește informații esențiale din diferite articole în mod eficient și mult mai rapid.

Beneficii

Iată cele mai importante beneficii pentru organizațiile care implementează Machine Learning în sarcinile lor de afaceri.

• Economie de timp : Învățare automată Căutarea documentelor vă permite să căutați răspunsuri din mii de texte legate de întrebare.
• Eficient din punct de vedere al costurilor : tehnologia economisește bani pe echipamentele de întreținere, oferind monitorizare predictivă și măsuri preventive.
• Productivitate mai bună : Învățarea automată poate optimiza procesele de afaceri utilizând modelarea predictivă și prognoza cererii .
• Experiența utilizatorului : Chatboții și asistenții virtuali pot rezolva rapid solicitările clienților.Poate trimite oferte personalizate folosind analiza datelor clienților.
• Soluție modernă pentru provocările vechi ale afacerilor : Când dezvoltarea afacerilor vechi devine costisitoare și agitată, învățarea automată este acolo pentru a depăși limitările sistemelor de programare tradiționale.

Provocări

În ciuda atâtor beneficii, Machine Learning nu este perfectă. Iată câteva dintre provocările sale.

• Confidențialitate : complexitatea ridicată a algoritmilor de învățare automată este problema principală a sectorului AI.Este necesară o cantitate mare de date pentru antrenarea și îmbunătățirea algoritmilor, ceea ce prezintă un risc de confidențialitate. De asemenea, clienții sunt îngrijorați de siguranța datelor lor.
• Disturbirea învățării automate : dacă algoritmii ML antrenați pe seturi de date exclud populații sau conțin greșeli, ei pot produce modele mondiale inexacte sau discriminatorii.De exemplu, instrumentul de angajare AI al Amazon are părtiniri neintenționate din cauza preprocesării slabe a datelor.
• Aliniere : Unii experți web se tem că tehnologia AI va distruge întreaga umanitate. Și, cel mai rău lucru este că nici măcar nu putem să-l vedem venind până nu este prea târziu. Există o petiție din partea multor oameni pentru a încetini dezvoltarea AI.

Tendințele de învățare automată de urmat în 2024

Potrivit Grand View Research sau GVR, dimensiunea pieței globale a inteligenței artificiale se va extinde la 1,8 trilioane de dolari în 2030.

Iată care sunt tendințele de top la care vă puteți aștepta în următorii câțiva ani de la învățarea automată .

#Trend 1- Inteligența artificială agentică

Cele mai recente modele necesită reacții din partea omului. Dar există o schimbare de la modelele reactive la cele proactive. Prin urmare, agenții AI avansati acționează în consecință pentru a stabili obiective fără interferențe.

De exemplu, sisteme de monitorizare pentru a detecta semne suspecte ale unui incendiu forestier sau agenți financiari care gestionează portofoliile de investiții în timp real dinamic.

#Trend 2 - Învățare automată cu sursă deschisă

Democratizarea inteligenței artificiale continuă odată cu ascensiunea modelelor open-source. O sursă de date de la Github a găsit un val în implicarea creatorilor cu proiecte productive AI.

AI cu sursă deschisă reduce costurile și încurajează claritatea, dar preocupările cu privire la utilizarea abuzivă persistă.

#Trend 3- Învățare automată multimodală

Noua și actuala IA este perfectă pentru a face lucrări precum scrierea de text, optimizarea inventarului și jocurile. Dar, în următorii ani, acest lucru se schimbă.

GPT-4 de la OpenAI procesează text, sunet și imagini, imitând abilitățile simțului uman cu alte modele care urmează în curând.

#Trend 4- Shadow AI

Shadow AI, este cunoscută și ca utilizarea neautorizată a AI în cadrul organizațiilor de afaceri. Odată cu învățarea automată care devine mai accesibilă utilizatorilor, IA din umbră devine amenințătoare. Experții în tehnologie sunt acum preocupați de încălcarea confidențialității datelor. Companiile vor introduce acum politici de tehnologie AI pentru a se proteja pe ei înșiși și pe clienții lor.

#Trend 5 – Riscuri de securitate și etică în învățarea automată

Învățarea automată include o mulțime de preocupări etice. Unele dintre ele sunt falsuri profunde, ransomware și atacuri de phishing. Și, în 2024 și în anii următori, vom vedea mai multe astfel de griji pentru progresul tehnologic.

#Trend 6 - Cerința pentru învățarea automată

Talentele AI și învățarea automată vor continua să crească în 2024. Cele mai solicitate posturi sunt

• MLOps
• Programare ML
• Știința datelor
• Analiza datelor
• Operațiuni

#Trend 7- Model generativ de întreprindere personalizat

Cu instrumente mari precum ChatGPT care domină atenția consumatorilor, firmele de afaceri înclină spre modele personalizate. Aceste modele sunt adaptate pentru nișe esențiale precum asistența medicală și finanțele și oferă confidențialitate și eficiență.

Ultimele linii

Învățarea automată este încă considerată o tehnologie în curs de dezvoltare. Organizațiile comerciale pot folosi mai multe oportunități pentru a implementa învățarea automată pentru a rămâne în fața concurenților.

Tehnologia este adesea mai ieftină decât credeți. Formarea unui algoritm de învățare profundă de la zero necesită multă muncă. Dar astăzi, există soluții de inteligență artificială ambalate care necesită mai puțin timp de dezvoltare. Vă permite să treceți la etapa 5 a procesului de dezvoltare ML.

Deci, dacă doriți să introduceți Machine Learning pentru a vă automatiza organizarea afacerii? Solicitați o consultație gratuită de învățare automată la cea mai bună companie de dezvoltare de software din Bangalore .Propunem foaia de parcurs dorită proprietarilor de afaceri pentru a le permite să introducă învățarea automată pentru a se potrivi nevoilor organizaționale specifice.

Faceți o programare și contactați-ne în curând.